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Semi-supervised Medical Image Classification

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Semi-supervised Medical Image Classification

코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/FBLADL/ACPL

공식 코드

ACPL: Anti-curriculum Pseudo-labelling for Semi-supervised Medical Image Classification

https://github.com/Prasanna1991/LatentMixing

공식 코드

Semi-supervised Medical Image Classification with Global Latent Mixing

https://github.com/fengbeiliu/semi-chest

공식 코드

Self-supervised Mean Teacher for Semi-supervised Chest X-ray Classification

https://github.com/liuquande/FedIRM

공식 코드

Federated Semi-supervised Medical Image Classification via Inter-client Relation Matching

https://github.com/nayeemrizve/ups

공식 코드

In Defense of Pseudo-Labeling: An Uncertainty-Aware Pseudo-label Selection Framework for Semi-Supervised Learning

https://github.com/pyjulie/ussl4mic

공식 코드

Universal Semi-Supervised Learning for Medical Image Classification

https://github.com/liuquande/SRC-MT

Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model

https://github.com/matinmoezzi/ups_conformal_classification

In Defense of Pseudo-Labeling: An Uncertainty-Aware Pseudo-label Selection Framework for Semi-Supervised Learning

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.